Bem-vindo ao KOL Assistant, seu assistente direito em sua jornada de negociação de criptomoedas. Eu forneço análises de mercado precisas na praça e internamente, com modelos que fornecem sinais de compra e venda para ajudá-lo a tomar decisões de investimento informadas no mercado de criptomoedas. Quer você seja um novato, um veterano ou um blogueiro que já possui uma certa base de fãs, usando meus modelos e estratégias, você pode não apenas compreender as tendências do mercado e melhorar suas habilidades de negociação, mas também construir gradualmente sua própria influência, tornar-se um líder de opinião altamente respeitado e também pode se tornar um excelente alquimista.
Agora vamos direto ao ponto, o que é quantificação e o que é IA?
No mundo do comércio de criptomoedas, “quantificação” e “inteligência artificial (IA)” são dois termos frequentemente usados. Ao explorar estes dois conceitos, podemos compreender melhor como podem revolucionar a negociação e ajudar os traders a tomar decisões mais informadas em mercados complexos. Muitas pessoas chamam suas estratégias ou indicadores de quantificação de IA. Na verdade, isso serve para enganar aqueles que não entendem de IA.
A relação entre IA de inteligência artificial, ML de aprendizado de máquina e DL de aprendizado profundo
Em primeiro lugar, você precisa entender a relação entre IA de inteligência artificial, ML de aprendizado de máquina e DL de aprendizado profundo.
Conforme mostrado na figura, esses três são relacionamentos inclusivos, a IA inclui aprendizado de máquina e o aprendizado de máquina inclui aprendizado profundo. Portanto, mesmo modelos que não sejam de aprendizado de máquina podem pertencer à IA. No domínio da negociação, mesmo os sistemas que não são baseados em modelos de aprendizagem automática podem ser considerados aplicações de IA, desde que utilizem a tomada de decisões automatizada e o reconhecimento de padrões para processar dados e emitir sinais de negociação. As pessoas que você vê se autodenominando quantificadores de IA estão aproveitando essa lacuna. Até mesmo as grades podem se autodenominar quantificadores de IA. No entanto, a rede ainda explodirá quando deveria, fazendo com que muitas pessoas temam que a IA não seja confiável. Na verdade, a IA real baseada em aprendizado profundo é muito confiável. Não se assuste com alguns golpistas inescrupulosos.
Estratégia de negociação em grade
A ideia central da estratégia de negociação em grade é colocar ordens de compra e venda em intervalos de preços predeterminados. Quando o preço de mercado sobe para um determinado nível, o sistema executa automaticamente uma ordem de venda; quando o preço cai para outro nível específico, uma ordem de compra é executada; Tal estratégia baseia-se no pressuposto de que o mercado flutuará dentro de uma determinada faixa de preço e que os lucros são obtidos comprando constantemente na baixa e vendendo na alta durante essas flutuações. Como os grid bots são automatizados, muitas pessoas chamam suas estratégias de IA.
Estratégias de negociação quantitativa baseadas em indicadores
A negociação quantitativa baseada em indicadores é mais avançada do que grades e utiliza modelos matemáticos para determinar os melhores momentos para comprar e vender. Os métodos quantitativos tradicionais baseiam-se em algoritmos fixos e indicadores estatísticos, tais como médias móveis, índice de força relativa (RSI), bandas de Bollinger, etc. Estes indicadores podem ajudar os traders a identificar tendências de mercado e potenciais oportunidades de negociação. No entanto, estas estratégias tradicionais baseiam-se frequentemente em regras estáticas e não conseguem adaptar-se às rápidas mudanças do mercado. No entanto, este é basicamente o modelo quantitativo mais sofisticado que os investidores de varejo podem ver. Embora tenha um certo efeito, está basicamente desatualizado.
Modelo de negociação quantitativo baseado em aprendizado de máquina
A quantificação do aprendizado de máquina é o uso de técnicas de aprendizado estatístico para analisar dados financeiros e prever tendências de mercado. Esta abordagem envolve aprender padrões a partir de dados históricos e prever o comportamento futuro do mercado com base nesses padrões. Tais modelos são amplamente utilizados em Wall Street, mas é difícil para os investidores de varejo realmente verem tais modelos.
Modelo de negociação quantitativo baseado em aprendizagem profunda
A aprendizagem profunda é atualmente a tecnologia mais avançada no campo da quantificação e até mesmo da inteligência artificial. Até mesmo Wall Street só recentemente se envolveu nela. As IA que você conhece, como ChatGPT, Doubao e Kimi, são todas baseadas em aprendizado profundo, incluindo meu modelo. Esta é a quantificação de IA que você está esperando, não a "quantificação de IA de grade" ou "quantificação de índice de IA" de baixo custo do mercado.
Nomeie e exponha diretamente a gangue Clover AI (contas relacionadas JackyYi, Clover Ai, Block Story) e a gangue de robôs rastreadores AI (contas relacionadas Tinkle, você pode me chamar de han, você pode me chamar de han, LEON11, Cointe King) na praça , Espero que todos evitem raios.
Diferente da quantificação de indicadores tradicionais e da quantificação de aprendizado de máquina, ele é especialmente projetado para o mercado de criptomoedas (modelos tradicionais de aprendizado de máquina também podem ser usados, treinados por meio de uma grande quantidade de dados históricos e dinâmica de mercado em tempo real, meu modelo é capaz de capturar). mudanças sutis no mercado e padrões complexos, fornecendo assim sinais de negociação altamente precisos. A vantagem da quantificação de IA é que ela pode aprender e se adaptar automaticamente às mudanças do mercado. Ela não apenas possui velocidade de resposta rápida, mas também possui alta precisão de previsão. Isto é incomparável com os métodos quantitativos tradicionais que dependem de algoritmos, indicadores e parâmetros fixos. Meu modelo de IA garante que, independentemente da flutuação do mercado, ele possa fornecer conselhos científicos de compra e venda de maneira estável.
Mencionamos anteriormente que o aprendizado profundo é um subconjunto do aprendizado de máquina que envolve a construção e o treinamento de redes neurais para simular a maneira como o cérebro humano analisa e processa informações. Na negociação quantitativa, o aprendizado profundo é usado para aprender padrões complexos a partir de dados financeiros não estruturados. Embora o aprendizado profundo tenha vantagens no processamento de conjuntos de dados complexos e em grande escala, ele também requer maiores recursos computacionais e ajustes mais refinados. O aprendizado de máquina ainda pode fornecer soluções eficazes com conjuntos de dados menores e menos recursos computacionais.
Mal-entendido comum: quantização é igual a alta frequência?
A resposta não é igual. A quantificação e a alta frequência não estão vinculadas entre si. A quantificação também pode ser usada para jogar no médio e longo prazo, conforme mostrado no gráfico de quatro horas abaixo. Os benefícios da alta frequência são maiores somente quando você consegue prever cada banda perfeitamente. No entanto, a precisão do modelo quantitativo que você pode ver na verdade não é alta, então a alta frequência perde seu significado.
Conclusão
Espero que esta ciência popular possa ajudar todos a compreender a quantificação e a IA e a parar de ser enganados pela chamada IA quantitativa na praça. Se você não tiver certeza sobre um blogueiro, mesmo que ele não seja do tipo quantitativo, posso identificá-lo gratuitamente e espero que você não se engane. Finalmente, se você deseja construir seu próprio sistema de negociação e comunidade, siga-me e servirei como seu pequeno assistente para iniciar sua jornada como influenciador do mercado de criptomoedas, obtendo todas as ferramentas e suporte necessários para alcançar o sucesso comercial e promover a influência. .
